如何选择智能监控产品
　　根据自己的实际需求来决定　　　　首先需要确定把哪些事情和行为定义为不正常事件，例如需要检测出纳员在银行的偷窃行为，还是需要探测越界的行为，仅仅对跨越预警线的问题进行检测就足够了吗？事实上，在一些实际应用中，因为是问题探测，常常会探测到非人类的动物行为，从而生成太多的假报警。在这种情况下，我们需要一个视频分析程序对人和动物加以区分，只有当人类跨越预警线时才会发出报警。这样的需求催生的视频分析方案中，需在预警线附近部署更多的摄像机并且需要更高像素分辨率水平方便监控目标进行分析。　　　　其次，还需要确定是需要检测跟踪还是仅仅检测。　　　　第三，当发现可疑事件和行为之后，仅仅通知相关处理人员就足够了，还是需要同时报告可以事件和物体的具体精确方位。　　　　第四,是否需要对云台摄像机的拍摄角度和方位进行手工调试，以保证监控目标移动到摄像机盲区时不致丢失重要的视频信息。　　　　对于视频分析功能，最根本的考核是性能，即良好的探测率和较低的误报率。　　　　假报警的成本非常高，一旦一个假报警产生了，系统就必须检查相关联的摄像机的电流传输系统并且审查录像，以确保可疑时间发生。那个时候，大型监控系统每天都要产生上百个假报警，使得视频分析技术代替人力节省出来的成本都被假报警消耗。　　　　此外，由于价格高昂，很多用户不愿意购买实质质量更高的低假报警率的视频分析设备，很多监控系统中使用的均是中低端的低成本视频分析产品。这样，影响是视频分析产品的普及和市场销售额，并且影响了视频分析设备节省监控成本的预期。　　　　对于视频分析功能，最根本的考核是性能，即良好的探测率和较低误报率。产品被宣传的功能多样性或视频分析架构方式并不是最重要的，实际应用中应该根据项目的规模。前期设备的架构、用户的需求、网络建设等具体情况选择部署。　　　　视频分析技术具有一定的复杂度，国际上真正掌握视频分析算法的厂家并不多，从掌握算法、推出实验室产品到产品真正能够投入项目运行，还有很长的路要走。对于一些非常普遍的场景，在实验室中进行模拟有一些困难，因此许多厂家利用工程项目实施过程，不断修正参数以适应不同的环境，这并不代表厂家的产品不成熟，反而是厂家实力的体现。　　　　视频分析系统涉及编码压缩、视频分析算法、系统平台等多种应用，因此厂家的行业经验积累、开发能力和对需求的理解等因素至关重要。产品发布时间、成功案例多的供应商，其产品会越成熟可靠。在复杂室外环境下的误报率和漏报率能反应厂家真正的实力，室外环境、风雨雪雾、高处物体或飞鸟的阴影、摇动的树叶、海浪、摄像机的风摆震动、室外建筑的反光等都可能是触发误报的原因。
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中研普华报道：
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　　 现代网络视频监控系统的发展趋势是大规模联网、分布式部署、智能化监控。基于计算机视觉的智能视频分析融合了图像处理、模式识别、人工智能、自动控制及计算机科学等多个学科领域的技术。与传统视频监控系统相比，智能视频监控系统能从原始视频中分析挖掘有价值信息，变人工伺服为主动识别，变事后分析为事中分析并进行报警。
　　智能视频监控技术(IVS：IntelligentVideoSurveillance)基于计算机视觉技术对监控场景的视频图像内容进行分析，提取场景中的关键信息，产生高层的语义理解，并形成相应事件和告警的监控方式。如果把摄像机看作人的眼睛，而智能视频监控系统可以理解为人的大脑。智能视频监控技术往往借助处理器芯片的强大计算功能，对视频画面中的海量数据进行高速分析，过滤掉用户不关心的信息，仅仅为监控者提供有用的关键信息。
　　视频智能分析的产生及其特点
　　智能视频系统要解决的基本问题有两个：一个是将安防操作人员从繁杂而枯燥的“盯屏幕”任务解脱出来，由机器来完成这部分工作；另外一个是为在海量的视频数据中快速搜索到想要找的图像。根据统计分析，安保操作人员盯着屏幕电视墙超过10分钟后将漏掉90%的视频信息，而使这项工作失去意义。伦敦地铁爆炸案中，安保人员花了70个工时才在大量磁带中找到需要的信息。因此基于上述两点，选择视频分析系统将能够将人从繁重的劳动中解脱出来，从而提高效率，智能视频分析系统将在未来成为视频监控系统的核心组成部分。
　　智能视频分析产生的背景来源于最基本的需求，例如：当安保值班人员面对成百上千的摄像机，无法真正地在风险产生时预防或干涉，多数靠回放相关的录像事后处理；另外在一些非安防应用中，如商业上人流统计、目标识别(车牌、人脸)等等，也需要自动智能的统计识别。智能视频分析将事件的分析和识别转交给计算机或者芯片，使值班人员从“死盯”监视器的工作中解脱出来，当计算机发现问题时候，产生报警，由值班人员进行相应处理操作。
　　智能视频监控的主要优势：
　　·快速的反应时间：毫秒级的报警触发反应时间；
　　·更有效的监视：保安人员只需要注意相关信息；
　　·强大的数据检索和分析功能：能提供快速的反应时间和调查时间。
　　运动检测是基础
　　绝大多数智能视频分析都是基于运动目标检测技术，即首先智能分析系统能准确地完成对运动目标的检测，将运动物体与图像背景有效分离，提取出运动目标信息。
　　从计算机视觉的实际应用上来看，运动目标检测与识别、分析所面临主要挑战和需解决问题可以归结为三个方面，即算法的鲁棒性、准确性、实时性。
　　鲁棒性
　　鲁棒性就是系统的健壮性，用以表征控制系统对特性或参数摄动的不敏感性。运动目标检测算法的鲁棒性是能够在各种环境条件下实现对运动目标持续、稳定的检测、分析和识别。
　　影响算法鲁棒性的最主要原因有如下几项：目标状态的改变、环境光照的变化、部分遮挡引起的目标不规则变形和全部遮挡引起的运动目标暂时消失。
　　智能视频分析系统的应用
　　实时性
　　一个实用的智能视频监控系统，必须具备能够对视频图像序列进行实时处理的能力。由于对视频动态图像的处理方法是建立在二维数字信号的处理基础上，所处理的对象包含巨大的数据量和信息量，要求算法不能计算太复杂，必须快速、实时。对于实时分析预警任务，计算复杂度是至关重要的，这样才能把系统更多的资源分配给更高级的任务。而这其中实时性和鲁棒性又常常是矛盾的，如何寻求平衡发展是技术的关键。
　　尤其指出，目前已有公司自主研发的视频运动检测算法，相比经典的运动检测算法，受光线和镜头抖动的影响较小，而且计算时间更少，更加适合实时产品的开发。同时在自主算法基础上封装开发包(SDK)，在该公司数字安防系统软件平台、网络摄像机系列产品中集成，实现了系统级和产品级的可靠应用。同时，项目组正在广泛地建立多种场景的视频库，针对多种场景的视频使用自有算法做测试，以便更好完善算法，减少需要调整参数的个数，从而更好地满足实际应用需求。
　　准确性
　　运动目标检测和识别针对不同应用情况，其检测识别率不同，几乎无法实现100%检测成功，即存在误检和漏检情况。由于实际的监控场景环境复杂、千变万化，其中存在大量噪声和干扰情况，通过算法的优化可提高一定的检测准确率，同时往往只能根据实际需求，在误检率(虚警率)和漏检率(漏警率)之间寻求平衡折中。
　　智能视频分析系统的应用
　　多年从事安防与视频监控系统集成和产品研发的公司在进一步成熟传统监控技术的同时，将智能分析引入视频监控中。目前，已将视频的智能分析运用到电力行业、平安城市等的监控系统中。
　　电力行业的变电站视频监控系统
　　目前电力行业中的视频监控系统遇到异常情况一般都是进行事后处理，往往为时已晚。因此为防范于未然，可在变电站内在一定范围内进行周界防范，当发现可疑人物入侵或跨入警戒线时，要求监控系统能够自动检测入侵目标，并标识其入侵轨迹，同时发出报警通知人员前去处理。
　　将周界监控范围内所有的禁止入侵的区域设置为防区。这样当有入侵者侵入防范区域时就会被智能监控系统自动锁定并标识出行动轨迹，同时发出报警。这里的报警分前端和后端两种，前端报警可通过声光报警器来实现，入侵者触发报警时，监控系统会发出警报声警告入侵者，并可打开强光灯使入侵者无法藏身；后端报警在系统软件平台应用来实现，通过管理人员对入侵行为进行处理，这样可以做到“事前防范”，避免损失。
　　平安城市监控系统
　　对平安城市监控系统来说，其一方面主要体现在一些重要的路段、社区、公共场所等，以通过视频监控方式对出现的可疑目标进行监控报警。另一方面则集中在监控系统的后期运营管理过程中，以通过视频分析技术检测前端摄像头常见故障与视频图像质量问题，实现监控系统的有效维护。
　　平安城市视频监控需求复杂、系统容量庞大，不仅涉及到交通车辆、人员聚集监控及违规报警，违章停车等智能交通的监控，还涉及到小区里可疑人物的出现和逗留徘徊的报警等等；甚至要结合物联网及云计算技术，构建海量视频存储与内容分析检索系统。
　　智能分析成果规划
　　目前，安防与视频监控系统集成和产品研发公司已成功实现部分视频智能分析成果：入侵检测、过\绊线检测、遗留物检测，在一些典型复杂场景进行了鲁棒测试；正在规划实现：人员聚集及人员统计、火焰及烟雾的检测及报警等等。
　　·入侵检测：给定一个虚拟的禁区，若有运动物体入侵到这个禁区中，则实现报警；
　　·过线检测：给定一条虚拟的线，若有运动物体跨过这条虚拟线，则报警；
　　·遗留物检测：当一个物体(如箱子、包裹、车辆、人物等)在敏感区域停留的时间过长，或超过了预定义的时间长度就产生报警。典型应用场景包括机场、火车站、地铁站等；
　　·人数统计：统计穿越入口或指定区域的人或物体的数量。例如为业主计算某天光顾其店铺的顾客数量；
　　·烟雾检测：在实现运动目标检测的基础上，能判断出运动目标是烟雾，从而实现报警；将烟雾用矩形框标识出来，实现对烟雾的跟踪；
　　·火焰检测：在实现运动目标检测的基础上，能判断出运动目标是火焰，从而实现报警；将火焰用矩形框标识出来，实现对火焰的跟踪。
　　随着“国家应急体系”、“平安城市”、“平安建设”、“科技强警”等重大工程项目在全国的不断推进，国内视频监控市场前景良好。智能视频相关产品的应用随着视频监控市场规模的不断壮大也将从相对集中的区域向各行业大幅度的伸展。就市场需求而言，目前整个市场对智能视频分析的认知都在不断提高。安防与视频监控系统集成和产品研发公司将凭借多年系统集成和产品研发经验，对于不同行业细分市场需求的充分理解，将智能视频分析与检测技术与安防监控行业有机结合，构建可靠实用的智能分析应用，为安防监控的智能应用发展贡献力量。
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智能视频分析技术的最新发展与应用
随着各国政府在社会公共安全领域投入的加大，以及人类对自身安全和公共安全意识的提高，智能视频分析技术得到了迅速的发展。本文对智能视频分析技术进行了全面的论述，分析了其产生的背景、目前的研究及应用现状，并对智能视频分析技术的发展趋势进行了预测。
智能视频分析技术的最新发展与应用
文/李鹏飞 &孙苗苗 &高磊 &赵炫&&&& 公安部第一研究所
【摘要】随着各国政府在社会公共安全领域投入的加大，以及人类对自身安全和公共安全意识的提高，智能视频分析技术得到了迅速的发展。本文对智能视频分析技术进行了全面的论述，分析了其产生的背景、目前的研究及应用现状，并对智能视频分析技术的发展趋势进行了预测。
【关键词】视频监控系统 &智能视频分析 &目标跟踪 &流量统计 &密度检测 &异常事件检测 &视频浓缩
一、智能视频分析技术产生的背景
近年来，随着恐怖主义威胁的加剧，人类对于自身安全和公共安全意识得到显著的提高。作为一种有效的安防产品，视频监控系统得到很广泛的应用。在机场、银行、公共交通、繁忙的市中心，甚至一些私人的住所，越来越多的视频监控系统被安装，产生了海量的视频信息，大量需要肉眼观看处理的视频信息使得监控对于安保人员来说成为一项单调乏味的工作。而且，由于大部分时间内视频流的内容都是正常的，这样使得安保人员很容易疏忽，从而漏过可疑目标或异常事件。
为此，新一代的智能视频监控技术得到了世界各国政府和学者的密切关注。智能视频监控借助计算机强大的数据处理功能，对视频画面海量数据进行高速分析，将其中的无用信息过滤掉，自动分析、抽取画面中有价值的关键信息。通过智能视频分析可以防范于未然，而非仅仅在事后对录像进行查证，还可以减少由于人员疏忽或离开错过重要监控事件的情况，避免产生严重的安全事故。如果将监控摄像机看作人的眼睛，那么智能视频分析系统就可以看作是人的大脑，由此视频监控系统实现从目视解释向自动解释的转变，这是智能视频监控系统与普通监控系统的最大区别，也是视频监控技术发展的必然。
二、智能视频分析技术研究现状
智能视频分析技术源于计算机视觉技术，融合了图像处理技术、模式识别技术、计算机图形学等多项技术，其发展目标在于在监控图像与图像描述之间建立一种映射关系。智能视频分析技术在经济、军事等方面具有广泛的应用前景和潜在的经济价值，受到学术界、产业界和管理部门的高度重视，美、英等发达国家投入了巨大的人力和财力开展了相关项目的研究。
1997年，美国国防高级研究项目署（DARPA）资助卡内基梅隆大学、MIT、SARNOFF研究中心等著名大学和公司合作，进行了视频监控项目VSAM的研发。其目标主要是研究用于对战场及普通民用场景进行监控的自动视频理解技术，用于实现对未来战争中人力监控费用昂贵、非常危险或者人力无法实现等场合的监控。
AVS是1998年至2002年间受DARPA支持的重要项目，主要研究如何准确实时地分析和登记检测到的静止物体或运动物体的相关信息，以及如何实现对多目标的同时监控和不同物理空间的事件监控等。
1999年欧盟IST的Framework 5程序委员会设立重大项目ADVISOR，旨在开发一个系统来有效地管理公共交通系统，从而缓解城市压力，它覆盖了人群和个人的行为模式分析、人机交互等研究。
HID计划是DARPA在2000年资助的又一重大项目，它的任务就是开发多模式的监控技术来实现远距离情况下对人的检测、分类和识别，从而增强对边防和民用等场合的保护能力。
CAVIAR项目也是由欧盟IST资助的项目，从日持续到日。其主要目的在于解决城市中心监控和商场的应用。它分析检测城市中心监控中一些不寻常的事件，如人的奔跑、聚集、静止等，然后可以通过报警通知安全中心的工作人员。而在商场，则分析潜在客户的行为，帮助商场对其布局做一个评估，并对其进行调整，以吸引更多的顾客。
美国的VACE项目开始于2000年，在VACE的第一阶段和第二阶段（年），项目主要关注人脸、手、人、车以及文本等运动目标的自动检测和跟踪等算法的研究；在VACE的第二阶段中（年），南佛罗里达大学（USF）和美国国家标准和技术协会（NIST）协作进行了算法性能评估方面的工作；2006年进入第三个阶段，开始更多地关注算法处理的准确度、速度等方面的问题。
日本也开展了用于公共区域及智能小区的视觉监控的计划CDVP等。我国在十一五、十二五期间也资助了一系列的智能视频监控研发项目，如由公安部组织正在进行的国家十二五科技支撑计划项目“基于视频及公共动态信息的智能研判技术研究及应用示范”，智能视频分析技术就是其核心研究内容之一。
除了受各国政府资助的智能视频监控项目研发，国外有很多知名的公司也对智能视频分析技术进行了研究，并开发了相应的产品。
美国ObjectVideo拥有多项算法和应用专利，主要提供底层算法和管理软件的OEM，一般不面向直接用户。加拿大Verint拥有智能视频监控全系列产品，之前使用自己研发的算法，后来主要应用OV的算法。美国Cernium主要为机场和重要通道提供人群分析系统。以色列NICE的系统被广泛应用在青藏铁路、京津高铁、北京地铁以及西安地铁。该公司早期使用别人算法，现在主要使用自己的算法。以色列Mate的产品主要侧重于三重防护，比如周界防护、目标设施监控、门禁控制管理等，案例有海关周界、海岸线监控、鸟巢监控等。以色列Ioimage的智能视频分析产品被应用在DHL、BMW、以色列大学等，该公司已被美国的DVTel公司收购。澳大利亚iomniscient的产品主要分为三类：事件检测、人像/车牌搜索识别、图像智能捕捉。加拿大aimetis是一家视频管理系统和分析系统的软件公司，主要提供基于PC的视频分析软件。加拿大March主要提供基于软件的人像识别和车辆测速产品。美国Vigilant Video是专注于算法的软件提供商，提供基于PC的视频分析系统。
国内方面，中盾、智安邦、文安等公司也在智能视频分析技术研发方面投入了很大的研发力量，研制了一批具有自主知识产权的智能视频分析产品。
三、智能视频分析技术应用现状
近些年来，在智能视频分析系统的市场需求急剧增长的刺激下，市场上涌现了大量的智能视频分析产品，该产品在商业、公共安全和军事应用领域中的应用越来越多。根据作者对市场的分析及调研，目前智能视频分析产品的主要应用范围包括重点区域的人员监控、重要车辆监控以及重要物品的监控等，下面将进行具体的介绍。
1. PTZ目标跟踪
即使用带坐标定位功能的快球摄像机对监控区域内的特定移动目标进行跟踪监控，确保跟踪目标持续以放大画面出现在镜头中央。PTZ目标跟踪的应用可有效弥补定摄像机监控视野窄的缺点，是安全监控系统中比较基本的应用。PTZ目标跟踪的核心技术在于运动目标检测及跟踪技术，该技术也是绝大多数智能视频分析的基础。因此，在场景复杂、目标遮挡严重的情况下，PTZ目标跟踪难度会很大。
2. 目标移动范围监测
在运动目标检测及跟踪的基础上，根据目标的运动轨迹及运动方向判断其移动范围是否在用户设定的合理范围内，具体应用包括绊线检测和入侵检测。绊线检测即在摄像机监视的场景范围内，根据监控需要和目的设置检测线，并制定穿越检测线的非法方向。当有移动目标按照禁止穿越方向穿越用户设定的检测线时进行告警。入侵检测即在监控场景视频中设定检测区域，对目标进入、离开或突然出现在该区域的事件进行检测并及时告警。目标移动范围监测是应用最广的智能视频分析功能之一，适合于军事禁区、监狱、看守所、重要物资仓库、银行、博物馆等需要对可疑目标重点防范的场所。这项技术目前已经相对成熟，在实际应用中取得了较好的效果。
3. 目标逆行检测
在监控场景中设定检测区域及正常运动方向，对区域内目标不按正常方向运动的事件进行检测。该技术可应用于道路交通监控中，对违章逆向行驶的车辆进行监测告警；也可应用于城市治安监控中，对与规定方向反向运动的人进行监测报警。
4. 徘徊检测
在视频中设定检测区域，对同一目标在该区域内运动超过一定时间的事件进行检测。可用于银行、政府机关、大使馆、文化与宗教聚集地、高安全周界、商业区和住宅区等场所的智能监控，发现可疑目标并及时发出警告，以排除安全隐患。此应用取决于目标跟踪算法的准确程度，在背景复杂、遮挡较严重的场景下效果不够理想。
5. 目标识别
目标识别方面比较成熟的应用是车牌识别，主要应用于治安卡口、十字路口、停车场出入口等场所。近几年，人脸识别技术也被引入到安防监控系统中，应用于银行金库、监狱、看守所、地铁等场所，但其对光照、摄像机架设角度、图像质量等要求较高。
6. 遗留物体检测
遗留物体检测是在视频中设定检测区域，对物体移入该区域且保持静止超过一定时间的事件进行检测。可应用于道路交通监控，对在禁止停车区域中违章停车或者路面上积留液体进行监测；也可用于地铁、车站、码头等公共区域，对危险遗留物进行监测。目前比较成熟的应用有违章停车、ATM机异物检测等，而地铁、车站等公共区域的危险遗留物检测距离实用还有一段距离。
7. 物体移除检测
物体移除检测是在视频中设定检测区域，对物体移出该区域超过一定时间的事件进行检测。可应用于博物馆、工厂、仓库、超市等场所的监控，防止贵重物品的丢失。此应用在光照变化较大的场景下效果不够理想。
8. 流量统计
流量统计是在视频中设定一个或多个检测区域（或检测线），对单位时间内按指定方向进入或离开该区域（或穿越检测线）的目标数量进行统计。流量统计可以应用于博物馆、商场、监狱，对进出人数进行统计；也可应用在交通监控中，对车辆流量进行统计，为智能交通动态调度提供依据。此项应用目前对场景范围大小、人／车密集程度、摄像机的架设角度都有一定的要求。
9. 密度检测
密度检测是在视频中设定检测区域，对该区域内的目标稠密程度或目标数进行估计。可用于广场、政府机关门口、文化与宗教聚集地等场所，观测人群密度或人数的动态变化，结合地点、时间等信息判断是否存在异常聚集情况；也可用于道路交通监控，获取车辆密集程度数据，供交管部门进行调度决策。
10. 视频浓缩
也称之为视频摘要，是近两年来在市场上宣传比较多的智能视频分析功能，其主要目的是对监控视频在时间长度上进行压缩，使得用户能够在很短的时间内浏览完一段很长的视频，而不遗漏其中的关键内容。基于目标运动信息的视频浓缩技术于2006年由以色列的耶路撒冷希伯来大学的一个视觉研究组提出，其主要思想就是将来自不同帧的不同目标体在同一帧里显示，以达到最大程度地在时间域压缩视频。视频浓缩在很大程度上取决于运动目标跟踪效果的好坏。此外，对于目标密集的场景，达不到视频压缩的目的。
除了以上列出的一些智能视频分析技术应用，智能视频分析技术还可以用于打架斗殴、奔跑等人员特殊行为的检测，其应用前景如何尚有待市场检验。
四、智能视频分析技术发展趋势
这些年来，虽然各科研院所、公司在智能视频分析技术研发上投入的力量越来越大，越来越多新的智能视频分析算法被提出，市场上出现的智能产品也越来越多，但不可否认的是，视频分析本身仍然是一个世界性的难题。实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、背景杂乱等都会增加视频分析的难度。通过对目前安防监控需求和智能视频分析技术研究及应用现状进行分析，作者认为未来智能视频分析技术存在以下几个发展趋势：
(1)运动目标检测及跟踪处于智能视频监控系统的最底层，为后续的目标行为分析与理解提供可靠的数据来源。目前的目标检测及跟踪技术对光照变化较大、目标遮挡、动态背景干扰等场景进行处理时效果并不理想。因此需对目标检测及跟踪技术继续深入研究，提高算法的鲁棒性，使之能够适应更为复杂和多变的现场环境。此外，目前市面上已有的智能视频分析功能大多集中在对单路摄像头采集的单源视频进行独立分析，缺乏多路多源监控视频的协同分析，因此应对跨摄像机目标跟踪技术进行研究，从而获取目标在大场景内的行踪轨迹，以进行更准确的行为分析。
(2)目标行为分析技术尚处于初级阶段，难以提供真正有用的信息，因此，需继续在此方面开展研究，缩小目标底层特征与高层行为语义之间的鸿沟。此外，对于视频监控的需求，特别是对于智能视频分析技术的应用需求，不同的行业间有着很明显的差异，这决定了不同行业检测行为类型与异常事件的差异性。因此，要深入了解各行业的具体问题，立足行业用户需求，分析定义更多的行为和异常事件，将智能视频分析的技术的功能落实到应用的实处。
(3)目前在安防监控系统中部署高清摄像机已经成为常态，而对高清视频进行智能分析又十分耗费计算资源。此外，目前条件下不可能对所有摄像机进行实时智能视频分析，而是将视频记录下来用作事后的证据，因此在事后取证时需要应用智能视频分析相关算法在大量离线视频数据中检测出可疑目标或者异常事件，这项工作也需要大量的计算资源。基于这些需求，研究提高智能视频分析算法的执行效率成为了未来发展的一个趋势。
(4)随着越来越多智能视频分析产品的上市，判断这些产品实用性的工作开始变得至关重要。目前智能视频分析产品的测试工作主要由各厂家或者算法设计者自己进行，给出的性能指标缺乏说服力。因此，需要研究建立智能视频分析产品性能评价标准及体系，这不仅有助于智能视频分析设备生产厂商进行算法的改进，同时可以帮助智能视频监控系统用户对产品进行选择。
五、结束语
随着安防视频监控系统建设的不断推进，以及各研发机构对智能视频分析技术研究投入力量的加大，智能视频分析技术在近几年得到了很大的发展，市场上出现了各种各样面向不同应用的产品。虽然这些产品目前离用户期望的标准还有一些差距，但随着安防市场对新技术、新产品的需求，智能视频分析技术必将得到更快的发展，以其为核心的智能监控产品也会越来越成熟，应用也会越来越广。
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